rm(list = ls())
euro <- read.table("/Users/aubrey/Documents/GitHub/MVA_R/europa.txt",header=T, fileEncoding="latin1")
Xeuro <- data.frame(euro[,-1],row.names=euro[,1])
euroscaled <- scale(Xeuro,scale=TRUE,center=TRUE)
dist_eucl2 <- dist(euroscaled, method="euclidean")^2
sl <- hclust(dist_eucl2, method="single")
com <- hclust(dist_eucl2, method="complete")
# centroid using Mahalanobis dist
S <- var(euroscaled)
dist_mahal <- matrix(NA,nrow=24,ncol=24)
for(i in 1:24){
dist_mahal[i,] <- mahalanobis(euroscaled, euroscaled[i,],S)
}
rownames(dist_mahal) <- colnames(dist_mahal) <- labels(dist_eucl2)
dist_mahal <- as.dist(dist_mahal)
cent <- hclust(dist_mahal, method="centroid")
average <- hclust(dist_eucl2, method="average")
#par(mfrow=c(2,2))
plot(sl)library(cluster)
#help("kmeans")
set.seed(77)
km4 <- kmeans(x=euroscaled,centers = 4,iter.max = 20,nstart = 10)
#Yields following solution:
km4.cl <- cbind(as.character(euro[order(km4$cluster),1]),sort(km4$cluster))
#Hierarchical Cluster
#Single linkage restricted to arbl and brut with k=4
sl2 <- hclust(dist(euroscaled[,3:4]),method="single")
sl24 <- cutree(sl2,k=4)
sl24.cl <- cbind(as.character(euro[order(sl24),1]),sort(sl24))
# Centroid restricted to arbl and brut with k=4
cent2 <- hclust(dist(euroscaled[,3:4]),method="centroid")
cent24 <- cutree(cent2,k=4)
cent24.cl <- cbind(as.character(euro[order(cent24),1]),sort(cent24))
# Complete Linkage restricted to arbl and brut with k=4 and Mahalanobis dist
S <- var(euroscaled[,3:4])
dist_mahal <- matrix(NA,nrow=24,ncol=24)
for(i in 1:24){
dist_mahal[i,] <- mahalanobis(euroscaled[,3:4], euroscaled[i,3:4],S)
}
dist_mahal <- as.dist(dist_mahal)
cl2 <- hclust(dist_mahal, method="complete")
cl24 <- cutree(cl2,k=4)
cl24.cl <- cbind(as.character(euro[order(cl24),1]),sort(cl24))
# kmeans-Clustering restricted to arbl and brut, 10 random initial partitions
set.seed(77)
km2 <- kmeans(x=euroscaled[,3:4],centers=4,iter.max=20,nstart=10)
km2.cl <- cbind(as.character(euro[order(km2$cluster),1]),sort(km2$cluster))
# Graphical comparison
plot_clust <- function(res,main=""){
plot(euro[res==1,4],euro[res==1,5],type="n",xlim=c(0,37000),ylim=c(0,20),xlab="brut",ylab="arbl",main=main)
for(i in 1:4){
text(euro[res==i,4],euro[res==i,5],labels=as.character(euro[res==i,1]),col=i)
}
}
#par(mfrow=c(2,2))
# kmeans
plot_clust(km2$cluster,main="kmeans")## Package 'mclust' version 5.4.5
## Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.
#help(Mclust)
#help(mclustModelNames)
set.seed(0)
m1 <- Mclust(data=geyser, G=3, modelNames = rep("EII", 3))
summary(m1, parameters=TRUE) ## BIC = -3770.529## ----------------------------------------------------
## Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm
## ----------------------------------------------------
##
## Mclust EII (spherical, equal volume) model with 3 components:
##
## log-likelihood n df BIC ICL
## -1859.609 299 9 -3770.522 -3804.12
##
## Clustering table:
## 1 2 3
## 123 77 99
##
## Mixing probabilities:
## 1 2 3
## 0.4097472 0.2644243 0.3258285
##
## Means:
## [,1] [,2] [,3]
## waiting 76.425282 87.672625 54.68080
## duration 3.229337 2.620501 4.43386
##
## Variances:
## [,,1]
## waiting duration
## waiting 11.24101 0.00000
## duration 0.00000 11.24101
## [,,2]
## waiting duration
## waiting 11.24101 0.00000
## duration 0.00000 11.24101
## [,,3]
## waiting duration
## waiting 11.24101 0.00000
## duration 0.00000 11.24101
second model
m2 <- Mclust(data=geyser, G=3, modelNames = rep("VVI", 3))
summary(m2, parameters=TRUE) ## BIC = -2813.52## ----------------------------------------------------
## Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm
## ----------------------------------------------------
##
## Mclust VVI (diagonal, varying volume and shape) model with 3 components:
##
## log-likelihood n df BIC ICL
## -1369.343 299 14 -2818.493 -2831.405
##
## Clustering table:
## 1 2 3
## 95 107 97
##
## Mixing probabilities:
## 1 2 3
## 0.3117014 0.3549744 0.3333242
##
## Means:
## [,1] [,2] [,3]
## waiting 78.347255 83.257569 55.018887
## duration 4.084144 1.991457 4.442714
##
## Variances:
## [,,1]
## waiting duration
## waiting 40.92059 0.0000000
## duration 0.00000 0.1033852
## [,,2]
## waiting duration
## waiting 43.76243 0.00000000
## duration 0.00000 0.08715797
## [,,3]
## waiting duration
## waiting 31.33197 0.0000000
## duration 0.00000 0.1237322
third model
m3 <- Mclust(data=geyser, G=3, modelNames = rep("VVV", 3))
summary(m3, parameters=TRUE) ## BIC = -3059.029## ----------------------------------------------------
## Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm
## ----------------------------------------------------
##
## Mclust VVV (ellipsoidal, varying volume, shape, and orientation) model
## with 3 components:
##
## log-likelihood n df BIC ICL
## -1364.937 299 17 -2826.782 -2840.339
##
## Clustering table:
## 1 2 3
## 101 101 97
##
## Mixing probabilities:
## 1 2 3
## 0.3409570 0.3376228 0.3214202
##
## Means:
## [,1] [,2] [,3]
## waiting 78.271156 83.129899 54.634820
## duration 4.043017 1.945981 4.434418
##
## Variances:
## [,,1]
## waiting duration
## waiting 47.6582109 -0.7605575
## duration -0.7605575 0.1819945
## [,,2]
## waiting duration
## waiting 44.399235 -0.27259302
## duration -0.272593 0.04874916
## [,,3]
## waiting duration
## waiting 27.99788820 -0.03423172
## duration -0.03423172 0.12372777
## [,1] [,2] [,3]
## 1 1.000 0.000 0.000
## 2 0.000 1.000 0.000
## 3 0.008 0.000 0.992
## 4 1.000 0.000 0.000
## 5 0.999 0.000 0.001
## 6 0.000 1.000 0.000
## 7 0.014 0.000 0.986
## 8 1.000 0.000 0.000
## 9 0.000 1.000 0.000
## 10 0.000 0.000 1.000
## 11 0.000 1.000 0.000
## 12 0.000 0.000 1.000
## 13 0.000 1.000 0.000
## 14 0.000 0.000 1.000
## 15 1.000 0.000 0.000
## 16 0.000 1.000 0.000
## 17 0.005 0.000 0.995
## 18 0.000 1.000 0.000
## 19 0.082 0.000 0.918
## 20 1.000 0.000 0.000
## 21 0.000 1.000 0.000
## 22 0.000 0.000 1.000
## 23 0.000 1.000 0.000
## 24 0.014 0.000 0.986
## 25 0.000 1.000 0.000
## 26 0.008 0.000 0.992
## 27 0.009 0.991 0.000
## 28 0.609 0.000 0.391
## 29 0.999 0.000 0.001
## 30 1.000 0.000 0.000
## 31 0.999 0.000 0.001
## 32 1.000 0.000 0.000
## 33 0.000 1.000 0.000
## 34 0.046 0.000 0.954
## 35 0.000 1.000 0.000
## 36 0.009 0.000 0.991
## 37 0.000 1.000 0.000
## 38 0.000 0.000 1.000
## 39 0.000 1.000 0.000
## 40 0.000 0.000 1.000
## 41 0.000 1.000 0.000
## 42 0.001 0.000 0.999
## 43 0.000 1.000 0.000
## 44 0.001 0.000 0.999
## 45 0.000 1.000 0.000
## 46 0.000 0.000 1.000
## 47 0.000 1.000 0.000
## 48 0.021 0.000 0.979
## 49 0.000 1.000 0.000
## 50 0.000 0.000 1.000
## 51 0.000 1.000 0.000
## 52 0.044 0.000 0.956
## 53 0.000 1.000 0.000
## 54 0.000 0.000 1.000
## 55 0.000 1.000 0.000
## 56 0.010 0.000 0.990
## 57 1.000 0.000 0.000
## 58 0.984 0.000 0.015
## 59 0.999 0.000 0.001
## 60 0.983 0.000 0.017
## 61 0.000 1.000 0.000
## 62 0.000 0.000 1.000
## 63 0.000 1.000 0.000
## 64 0.008 0.000 0.992
## 65 0.000 1.000 0.000
## 66 0.079 0.000 0.921
## 67 0.000 1.000 0.000
## 68 0.000 0.000 1.000
## 69 1.000 0.000 0.000
## 70 0.000 1.000 0.000
## 71 0.032 0.000 0.968
## 72 0.000 1.000 0.000
## 73 0.001 0.000 0.999
## 74 1.000 0.000 0.000
## 75 0.988 0.000 0.012
## 76 0.000 1.000 0.000
## 77 0.018 0.000 0.982
## 78 1.000 0.000 0.000
## 79 0.981 0.000 0.019
## 80 1.000 0.000 0.000
## 81 1.000 0.000 0.000
## 82 0.000 1.000 0.000
## 83 0.025 0.000 0.975
## 84 0.458 0.542 0.000
## 85 0.670 0.000 0.330
## 86 0.000 1.000 0.000
## 87 0.000 0.000 1.000
## 88 0.000 1.000 0.000
## 89 0.000 0.000 1.000
## 90 0.000 1.000 0.000
## 91 0.000 0.000 1.000
## 92 0.000 1.000 0.000
## 93 0.004 0.000 0.996
## 94 0.000 1.000 0.000
## 95 0.000 0.000 1.000
## 96 0.000 1.000 0.000
## 97 0.000 0.000 1.000
## 98 0.000 1.000 0.000
## 99 0.004 0.000 0.996
## 100 0.000 1.000 0.000
## 101 0.000 0.000 1.000
## 102 0.000 1.000 0.000
## 103 0.000 0.000 1.000
## 104 0.000 1.000 0.000
## 105 0.014 0.000 0.986
## 106 0.000 1.000 0.000
## 107 0.000 0.000 1.000
## 108 0.000 1.000 0.000
## 109 0.000 0.000 1.000
## 110 0.215 0.785 0.000
## 111 0.557 0.000 0.443
## 112 0.999 0.000 0.001
## 113 0.000 1.000 0.000
## 114 0.001 0.000 0.999
## 115 0.000 1.000 0.000
## 116 0.000 0.000 1.000
## 117 0.000 1.000 0.000
## 118 0.000 0.000 1.000
## 119 0.000 1.000 0.000
## 120 0.006 0.000 0.994
## 121 0.000 1.000 0.000
## 122 0.001 0.000 0.999
## 123 0.996 0.000 0.004
## 124 1.000 0.000 0.000
## 125 0.000 1.000 0.000
## 126 0.025 0.000 0.975
## 127 1.000 0.000 0.000
## 128 1.000 0.000 0.000
## 129 0.975 0.000 0.025
## 130 1.000 0.000 0.000
## 131 1.000 0.000 0.000
## 132 1.000 0.000 0.000
## 133 0.000 1.000 0.000
## 134 0.000 0.000 1.000
## 135 1.000 0.000 0.000
## 136 1.000 0.000 0.000
## 137 0.994 0.000 0.006
## 138 0.998 0.000 0.002
## 139 0.000 1.000 0.000
## 140 0.033 0.000 0.967
## 141 1.000 0.000 0.000
## 142 0.946 0.000 0.054
## 143 1.000 0.000 0.000
## 144 1.000 0.000 0.000
## 145 1.000 0.000 0.000
## 146 0.999 0.000 0.001
## 147 0.000 1.000 0.000
## 148 0.074 0.000 0.926
## 149 0.000 1.000 0.000
## 150 0.000 0.000 1.000
## 151 0.000 1.000 0.000
## 152 0.000 0.000 1.000
## 153 0.000 1.000 0.000
## 154 0.000 0.000 1.000
## 155 0.000 1.000 0.000
## 156 0.000 0.000 1.000
## 157 0.000 1.000 0.000
## 158 1.000 0.000 0.000
## 159 1.000 0.000 0.000
## 160 0.991 0.000 0.009
## 161 0.984 0.000 0.016
## 162 1.000 0.000 0.000
## 163 1.000 0.000 0.000
## 164 0.000 1.000 0.000
## 165 0.002 0.000 0.998
## 166 0.000 1.000 0.000
## 167 0.000 0.000 1.000
## 168 0.000 1.000 0.000
## 169 0.016 0.000 0.984
## 170 0.031 0.969 0.000
## 171 0.000 0.000 1.000
## 172 1.000 0.000 0.000
## 173 0.986 0.000 0.014
## 174 0.000 1.000 0.000
## 175 0.002 0.000 0.998
## 176 0.000 1.000 0.000
## 177 0.001 0.000 0.999
## 178 0.000 1.000 0.000
## 179 0.052 0.000 0.948
## 180 1.000 0.000 0.000
## 181 0.000 1.000 0.000
## 182 0.000 0.000 1.000
## 183 0.000 1.000 0.000
## 184 0.000 0.000 1.000
## 185 1.000 0.000 0.000
## 186 1.000 0.000 0.000
## 187 0.601 0.000 0.399
## 188 0.000 1.000 0.000
## 189 0.000 0.000 1.000
## 190 0.000 1.000 0.000
## 191 0.011 0.000 0.989
## 192 0.000 1.000 0.000
## 193 0.000 0.000 1.000
## 194 0.000 1.000 0.000
## 195 0.000 0.000 1.000
## 196 0.994 0.006 0.000
## 197 0.996 0.000 0.004
## 198 0.000 1.000 0.000
## 199 0.031 0.000 0.969
## 200 0.000 1.000 0.000
## 201 0.000 0.000 1.000
## 202 0.000 1.000 0.000
## 203 0.000 0.000 1.000
## 204 1.000 0.000 0.000
## 205 0.000 1.000 0.000
## 206 0.515 0.000 0.485
## 207 0.999 0.000 0.001
## 208 0.000 1.000 0.000
## 209 0.803 0.000 0.197
## 210 1.000 0.000 0.000
## 211 0.712 0.000 0.288
## 212 0.000 1.000 0.000
## 213 0.020 0.000 0.980
## 214 0.000 1.000 0.000
## 215 0.001 0.000 0.999
## 216 0.000 1.000 0.000
## 217 0.000 0.000 1.000
## 218 0.000 1.000 0.000
## 219 0.984 0.000 0.016
## 220 0.992 0.000 0.008
## 221 0.000 1.000 0.000
## 222 0.000 0.000 1.000
## 223 1.000 0.000 0.000
## 224 1.000 0.000 0.000
## 225 0.998 0.000 0.002
## 226 0.984 0.000 0.016
## 227 1.000 0.000 0.000
## 228 0.997 0.000 0.003
## 229 0.000 1.000 0.000
## 230 0.000 0.000 1.000
## 231 0.000 1.000 0.000
## 232 0.000 0.000 1.000
## 233 0.000 1.000 0.000
## 234 0.000 0.000 1.000
## 235 1.000 0.000 0.000
## 236 1.000 0.000 0.000
## 237 1.000 0.000 0.000
## 238 0.000 1.000 0.000
## 239 0.006 0.000 0.994
## 240 1.000 0.000 0.000
## 241 0.000 1.000 0.000
## 242 0.000 0.000 1.000
## 243 0.157 0.843 0.000
## 244 0.991 0.000 0.009
## 245 0.000 1.000 0.000
## 246 0.001 0.000 0.999
## 247 0.998 0.002 0.000
## 248 0.000 1.000 0.000
## 249 0.124 0.000 0.876
## 250 0.000 1.000 0.000
## 251 0.001 0.000 0.999
## 252 1.000 0.000 0.000
## 253 0.982 0.000 0.018
## 254 0.000 1.000 0.000
## 255 0.000 0.000 1.000
## 256 0.000 1.000 0.000
## 257 0.003 0.000 0.997
## 258 1.000 0.000 0.000
## 259 0.580 0.000 0.420
## 260 1.000 0.000 0.000
## 261 0.992 0.000 0.008
## 262 0.000 1.000 0.000
## 263 0.001 0.000 0.999
## 264 1.000 0.000 0.000
## 265 1.000 0.000 0.000
## 266 0.000 1.000 0.000
## 267 0.000 0.000 1.000
## 268 0.000 1.000 0.000
## 269 0.000 0.000 1.000
## 270 0.001 0.999 0.000
## 271 0.025 0.000 0.975
## 272 1.000 0.000 0.000
## 273 0.000 1.000 0.000
## 274 0.005 0.000 0.995
## 275 0.000 1.000 0.000
## 276 0.000 0.000 1.000
## 277 1.000 0.000 0.000
## 278 1.000 0.000 0.000
## 279 1.000 0.000 0.000
## 280 1.000 0.000 0.000
## 281 1.000 0.000 0.000
## 282 0.999 0.000 0.001
## 283 0.998 0.000 0.002
## 284 0.000 1.000 0.000
## 285 0.670 0.000 0.330
## 286 0.000 1.000 0.000
## 287 0.000 0.000 1.000
## 288 0.000 1.000 0.000
## 289 0.000 0.000 1.000
## 290 0.000 1.000 0.000
## 291 0.000 0.000 1.000
## 292 0.000 1.000 0.000
## 293 0.000 0.000 1.000
## 294 0.000 1.000 0.000
## 295 0.000 0.000 1.000
## 296 0.000 1.000 0.000
## 297 0.014 0.000 0.986
## 298 1.000 0.000 0.000
## 299 0.000 1.000 0.000
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
## 1 2 3 1 1 2 3 1 2 3 2 3 2 3 1 2 3 2
## 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
## 3 1 2 3 2 3 2 3 2 1 1 1 1 1 2 3 2 3
## 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
## 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3
## 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
## 2 3 1 1 1 1 2 3 2 3 2 3 2 3 1 2 3 2
## 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
## 3 1 1 2 3 1 1 1 1 2 3 2 1 2 3 2 3 2
## 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
## 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2
## 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
## 3 2 1 1 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 1 1 2 3
## 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
## 1 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1
## 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
## 1 1 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 1 1 1 1 1
## 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
## 1 2 3 2 3 2 3 2 3 1 1 2 3 2 3 2 3 1
## 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
## 2 3 2 3 1 1 1 2 3 2 3 2 3 2 3 1 1 2
## 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216
## 3 2 3 2 3 1 2 1 1 2 1 1 1 2 3 2 3 2
## 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234
## 3 2 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 2 3 2 3 2 3
## 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
## 1 1 1 2 3 1 2 3 2 1 2 3 1 2 3 2 3 1
## 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270
## 1 2 3 2 3 1 1 1 1 2 3 1 1 2 3 2 3 2
## 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
## 3 1 2 3 2 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 3 2
## 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299
## 3 2 3 2 3 2 3 2 3 1 2
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
## 0.000 0.000 0.008 0.000 0.001 0.000 0.014 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
## 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
## 0.000 0.000 0.000 0.000 0.005 0.000 0.082 0.000 0.000 0.000 0.000 0.014
## 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
## 0.000 0.008 0.009 0.391 0.001 0.000 0.001 0.000 0.000 0.046 0.000 0.009
## 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
## 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.021
## 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
## 0.000 0.000 0.000 0.044 0.000 0.000 0.000 0.010 0.000 0.016 0.001 0.017
## 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
## 0.000 0.000 0.000 0.008 0.000 0.079 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032 0.000
## 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
## 0.001 0.000 0.012 0.000 0.018 0.000 0.019 0.000 0.000 0.000 0.025 0.458
## 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96
## 0.330 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000
## 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
## 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.014 0.000 0.000 0.000
## 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120
## 0.000 0.215 0.443 0.001 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.006
## 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132
## 0.000 0.001 0.004 0.000 0.000 0.025 0.000 0.000 0.025 0.000 0.000 0.000
## 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
## 0.000 0.000 0.000 0.000 0.006 0.002 0.000 0.033 0.000 0.054 0.000 0.000
## 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156
## 0.000 0.001 0.000 0.074 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
## 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168
## 0.000 0.000 0.000 0.009 0.016 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000
## 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
## 0.016 0.031 0.000 0.000 0.014 0.000 0.002 0.000 0.001 0.000 0.052 0.000
## 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192
## 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.399 0.000 0.000 0.000 0.011 0.000
## 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204
## 0.000 0.000 0.000 0.006 0.004 0.000 0.031 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
## 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216
## 0.000 0.485 0.001 0.000 0.197 0.000 0.288 0.000 0.020 0.000 0.001 0.000
## 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228
## 0.000 0.000 0.016 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.016 0.000 0.003
## 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240
## 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.006 0.000
## 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
## 0.000 0.000 0.157 0.009 0.000 0.001 0.002 0.000 0.124 0.000 0.001 0.000
## 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264
## 0.018 0.000 0.000 0.000 0.003 0.000 0.420 0.000 0.008 0.000 0.001 0.000
## 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276
## 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.025 0.000 0.000 0.005 0.000 0.000
## 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
## 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.002 0.000 0.330 0.000 0.000 0.000
## 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299
## 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.014 0.000 0.000
##
## 0 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.008 0.009 0.01 0.011 0.012
## 206 19 6 2 4 2 4 5 4 1 1 1
## 0.014 0.016 0.017 0.018 0.019 0.02 0.021 0.025 0.031 0.032 0.033 0.044
## 5 5 1 2 1 1 1 4 2 1 1 1
## 0.046 0.052 0.054 0.074 0.079 0.082 0.124 0.157 0.197 0.215 0.288 0.33
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2
## 0.391 0.399 0.42 0.443 0.458 0.485
## 1 1 1 1 1 1
four components
## 'Mclust' model object: (VVI,4)
##
## Available components:
## [1] "call" "data" "modelName" "n"
## [5] "d" "G" "BIC" "bic"
## [9] "loglik" "df" "hypvol" "parameters"
## [13] "z" "classification" "uncertainty"
m4 <- Mclust(data=geyser, G=4, modelNames = rep("VVI", 4))
summary(m4, parameters=TRUE) ## BIC = -2768.548## ----------------------------------------------------
## Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm
## ----------------------------------------------------
##
## Mclust VVI (diagonal, varying volume and shape) model with 4 components:
##
## log-likelihood n df BIC ICL
## -1330.13 299 19 -2768.568 -2798.746
##
## Clustering table:
## 1 2 3 4
## 90 17 98 94
##
## Mixing probabilities:
## 1 2 3 4
## 0.29283469 0.07968364 0.33392296 0.29355871
##
## Means:
## [,1] [,2] [,3] [,4]
## waiting 78.245444 81.693185 55.045717 83.495263
## duration 4.124353 2.585291 4.443712 1.918517
##
## Variances:
## [,,1]
## waiting duration
## waiting 41.31804 0.00000000
## duration 0.00000 0.07151279
## [,,2]
## waiting duration
## waiting 33.8808 0.00000
## duration 0.0000 0.44011
## [,,3]
## waiting duration
## waiting 31.65528 0.0000000
## duration 0.00000 0.1239616
## [,,4]
## waiting duration
## waiting 45.44063 0.00000000
## duration 0.00000 0.01695964